Линейдүү регрессиянын параметрлерин аналитикалык жол менен табуу мүмкүнбү, градиенттик түшүүдөн эмес?

Ооба, түз сызыктуу регрессиянын параметрлерин аналитикалык жол менен табууга болот, эң кичинекей квадралар ыкмасы аркылуу. ( y = X\beta + \varepsilon ) моделинде, анда (X) өзгөчөлүктөр матрицасы, (y) максаттык маанилер векторы, параметрлер (\beta) төмөнкү теңдеону чечүү аркылуу табылат:

[ \beta = (X^T X)^{-1} X^T y ]

Бул ыкма, эгер (X^T X) матрицасы тескери болсо, так чечим берет. Градиент түшүшү, маалыматтардын өлчөмү өтө чоң болсо же матрица тескери болбосо, же көбүрөөк кыйын моделдер үчүн колдонулат.